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面向CASA的HuWang模型算法的并行实现的任务书
任务书：面向CASA的HuWang模型算法的并行实现
背景介绍：
CASA是指ComplexAdaptiveSystemAggregation的缩写，是一种用于描述复杂自适应系统的数学模型。其中，HuWang模型是CASA中的一种模型，被广泛应用于生态系统、社会科学等领域，能够对系统中的个体行为与整体演化进行建模，具有较强的实用价值。然而，由于HuWang模型需要进行大量的计算，导致在大规模数据的情况下，模型的计算时间会变得非常长。
因此，本课题意在将并行计算的方法应用于HuWang模型计算中，提高算法的计算效率和实用价值。
具体任务：
根据研究需求，你需要完成以下任务：
1.深入研究HuWang模型算法的核心原理，理解算法中各个步骤的计算过程和数据结构。
2.研究并行计算的理论和应用，在掌握并行计算的方法之后，运用并行计算技术，对HuWang模型算法进行并行实现。
3.在并行实现的过程中，需要考虑以下问题：数据分割和通信、同步和互斥、负载均衡等，并对这些问题进行技术调研，确定算法的最佳实现方案。
4.进行性能测试和分析，比较并行实现和串行实现的计算速度和准确性，并尝试优化并行实现的算法，进一步提高计算效率。
5.撰写科研论文，对论文撰写规范和要求进行了解，撰写论文需要包括算法原理、实现细节、实验设计、性能测试和结论分析等。
6.进行论文答辩，根据论文获得指导老师的评价和口头答辩结果，以及根据论文的贡献和创新程度，给出鉴定结论。
任务要求：
1.具备编程基础，熟悉计算机体系结构和操作系统原理。
2.熟悉并行计算的基本概念和原理，具有并行编程的经验和技能。
3.具备较强的算法分析和解决问题的能力，对数据结构和算法优化有一定的认识和了解。
4.学习和了解HuWang模型算法的相关知识，深入理解CASA模型的思想和应用场景。
5.在指导老师的指导下，积极开展研究工作，保证研究任务的完成质量和进度。
预期目标：
1.实现HuWang模型算法的并行计算，并进行性能测试，比较并行计算和串行计算的计算效率。
2.通过优化并行算法实现，进一步提高算法的计算效率和准确性。
3.结合实验结果，撰写高质量且符合学术规范的论文，并进行论文答辩。
4.提供基于并行计算的HuWang模型算法实现，并对实现算法进行文档说明和操作指南。
参考文献：
1.Huangwei,Wangshulian.Parallelcellulaautomatasimulationofacanonicalanti-aircraftnetwork[C]//Proceedings20thInternationalParallelandDistributedProcessingSymposium.IEEEComputerSociety,2006:10.
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3.WangYP,ZhangJH.TheParallelRe-configurableDesignofK-MeansAlgorithminFPGABasedonOpenCL[J].JournalofNanjingUniversityofScienceandTechnology,2017,11:234-238.